Introducción al R (Parte I)

• El R es un dialecto del lenguaje S.
• El S fue desarrollado por John Chambers.
• El S fue hecho incialmente para las bibliotecas en Frotran.
• En 1988 el sistema se reescribió en C y es la base o núcleo del R actual (se denomina versión 3 del lenguaje). El libro asociado es el “libro blanco” (white book) “Statistical Models in S”.
• La versión 4 se liberó en 1998. El libro asociado es es el “libro verde” (green book) “Programming with Data” y es la versión sobre el cual R ha construido las modificaciones.

• En 1993 los laboratorios Bell le otorgó a StatSci (ahora la empresa se llama Insightful Corp.) una licencia para desarrollar y vender el S.
• En el 2004 Insightful le compró el lenguaje S a Lucent por dos millones de dólares y es el dueño actual.
• Insightful construyó una plataforma GUI y actualmente el producto se denomina S-PLUS, y el “PLUS” es por esta plataforma.
• En el 2009 Insightful fue comprada por TIBCO por 25 millones de dólares.

• 1991: Creado en Nueva Zelandia or Ross Ihaka y Robert Gentleman. Publica el artículo en 1996 en la revista JCGS (Journal of Computational and Graphical Statistics).
• 1993: Anuncio del R al público.
• 1995: Martin Mächler convenció a Ross y a Robert pasarlo a GNU.
• 1997: Se formó el grupo núcleo del R (The R Core Group). Administra el código fuente del R.
• 2000: Versión 1.0.0, 2004: Versión 2.0.0., 2013: Versión 3.0.0.
• 30 de noviembre de 2017: Última versión oficial liberada a la fecha 3.4.3. “Kite-Eating Tree”.
• Se espera la versión 3.4.4 para el jueves 15 de marzo de 2018. denominada “Someone to Lean On”.

La versión para windows se puede descargar de este enlace: Lenguaje estadístico R

Es altamente recomendable integrarlo con la interfaz RStudio que se puede descargar de: RStudio

• Sintaxis similar al S.
• Semántica superficialmente simila al S.
• Ejecuta casi en toda plataforma.
• Desarrollo en constate actividad.
• Útil para trabajo interactivo.
• Es libre (gratis, y abierto).

• Basado en tecnología de hace 40 años.
• No soporta muy bien gráficas 3D. (Aunque tiene paquetes que maneja de manera aceptable gráficas 3D)
• La funcionalidad se base en la demanda del consumidor. Usted necesita hacer lo que otros no hacen.
• Los objetos de almacenan en memoria.
• No sirve para todo.

• El sistema básico o base el el paquete base.
• El sistema básico incluye paquetes como el utils, stats, datasets, graphics, parallel y otros.
• Paquete de paquetes de utilidades complementarias tidyverse.
• Paquetes recomendados boot, class, cluster ggplot2, KernSmooth, nlme, nnet, y otros.

• Existen a la fecha más o menos 12252 paquetes en el CRAN y contanto.

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• Hay proyectos independientes pero basados en R, como el Bioconductor (http://bioconductor.org).
• Algunos tienen desarrollos en su propia página por lo tanto es más difícil de seguirles el rastro.